University of Colorado Boulder
Fundamentals of Natural Language Processing

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University of Colorado Boulder

Fundamentals of Natural Language Processing

James Martin

Instructeur : James Martin

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23 heures pour terminer
3 semaines à 7 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • Analyze corpora to develop effective lexicons using subword tokenization.

  • Develop language models that can assign probabilities to texts.

  • Design, implement, and evaluate the effectiveness of text classifiers using gradient-based learning techniques.

  • Design, implement and evaluate unsupervised methods for learning word embeddings.

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mars 2025

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4 devoirs

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Il y a 4 modules dans ce cours

This first week of Fundamentals of Natural Language Processing introduces the fundamental concepts of natural language processing (NLP), focusing on how computers process and analyze human language. You will explore key linguistic structures, including words and morphology, and learn essential techniques for text normalization and tokenization.

Inclus

5 vidéos5 lectures1 devoir

This week explores foundational language modeling techniques, focusing on n-gram models and their role in statistical Natural Language Processing. You will learn how n-gram language models are constructed, smoothed, and evaluated for effectiveness.

Inclus

4 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation

This week introduces text classification and explores logistic regression as a powerful classification technique. You will learn how logistic regression models work, including key mathematical concepts such as the logit function, gradients, and stochastic gradient descent. The week also covers evaluation metrics for assessing classifier performance.

Inclus

6 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation

This final week explores how words can be represented as vectors in a high-dimensional space, allowing computational models to capture semantic relationships between words. You will learn about both sparse and dense vector representations, including TF-IDF, Pointwise Mutual Information (PMI), Latent Semantic Analysis (LSA), and Word2Vec. The module also covers techniques for evaluating and applying word embeddings.

Inclus

7 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation

Instructeur

James Martin
University of Colorado Boulder
1 Cours137 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Algorithms

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
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Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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